在本课程中，我们将扩展对统计推断技术的探索，重点关注将统计模型拟合到数据的科学和艺术。我们将以统计推断课程（课程 2）中提出的概念为基础，强调将研究问题与数据分析方法联系起来的重要性。本课程将介绍和探讨各种统计建模技术，包括线性回归、逻辑回归、广义线性模型、层次和混合效应（或多层次）模型以及贝叶斯推断技术。所有技术都将使用各种真实数据集进行说明，课程将强调针对不同类型的数据集采用不同的建模方法，具体取决于数据背后的研究设计（请参阅课程 1 "使用 Python 理解和可视化数据"）。 在这些基于实验室的课程中，学员将通过侧重于具体案例研究的教程来帮助巩固本周的统计概念，其中包括进一步深入学习 Python 库，包括 Statsmodels、Pandas 和 Seaborn。本课程使用 Coursera 中的 Jupyter Notebook 环境。
用 Python 对数据拟合统计模型
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您将学到什么
通过掌握数据拟合统计模型的艺术，加深对统计推断技术的理解。
将研究问题与数据分析方法联系起来，强调目标、变量之间的关系以及预测。
利用真实数据集探索各种统计建模技术，如线性回归、逻辑回归和贝叶斯推断。
在 Jupyter Notebook 环境中，使用 Python 和 Statsmodels、Pandas、Seaborn 等库来进行实践案例研究。
您将获得的技能
要了解的详细信息
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作业
7 项作业
授课语言：英语（English）
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本课程是 用 Python 进行统计 专项课程 专项课程的一部分
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该课程共有4个模块
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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Larry W.
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学生评论
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AA
已于 Jun 19, 2020审阅
The course was wonderful however, sometimes I felt that a little bit more details could be provided when python code was being explained for week 2.
ST
已于 Jan 23, 2021审阅
Week 3 starts to get unreasonably difficult and hard to understand. Apart from that, the course is still worthwhile to take.
FS
已于 Oct 20, 2020审阅
Overall, the course was a great refresher of statistical theory and application with some great Python exercises. However, some of the Python coding instruction itself could have been more detailed.
